javaeyetest1

最新推荐文章于 2011-06-14 13:35:39 发布
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Thu Apr 28 16:45:38 CST 2011-111adsfasdfasdfsadfsadf
iteye_10572
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面试逻辑题吐血整理
Benson的学习笔记
08-24 4万+
你让工人为你工作7天，给工人的回报是一根金条。金条平分成相连的7段，你必须在每天结束时给他们一段金条，如果只许你两次把金条弄断，你如何给你的工人付费？ 答案：第一天给1段，第二天让工人把1段归还后再给他给2段，第三天给1段，第四天让工人归还1、2段，给4段。第五天依次类推…… 请把一盒蛋糕切成8份，分给8个人，但蛋糕盒里还必须留有一份。 答案：面对这样的怪题，有些应聘者绞尽脑汁也无法分成；而有些
CL-EyeTest，检测摄像头，以及摄像头各种参数设置软件
06-29
可以用这个软件对你的摄像头进行检测，并且可在软件中设置摄像头参数来对比我们的需求，对需要用到摄像头开发的工组人员有很大作用。
javaeyetest zengqiang
iteye_10572的博客
06-14 155
Tue Jun 14 13:35:09 CST 2011-111adsfasdfasdfsadfsadf
狗年再来看看（如果javaeye还在的话）
javaeye_test的专栏
01-26 153
1. Google推出它自己的浏览器 2. 出现多种Open Source的分布式计算和集群架构 3. EJB3规范落地，并且再次被吹捧上天，而生不逢时的JDO2规范升天 4. 号称比AOP更进一步的MOP出现，MOP开始嗡嗡做响 5. Tapestry项目逐步走向没落，与之类似的JSF规范也没有好下场 6. 基于Flash的Rich应用市场分额上升，击败websta...
中小学校网络视频监控解决方案.doc
07-08
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分治算法实验报告.docx
07-08
分治算法实验报告.docx
基于BACF算法的实时目标跟踪技术
07-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域，实时目标跟踪是许多应用的核心任务，例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF（Boosted Adaptive Clustering Filter）。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出，其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter，是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性，而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略，显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心，更准确地捕捉目标的外观变化，从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外，BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中，Boosting用于优化目标检测性能，动态调整特征权重，强化对目标识别贡献大的特征，从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率，能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪，这对于需要快速响应的应用场景（如视频监控和自动驾驶）至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构，方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常，BACF的MATLAB源码包含以下部分：主函数（实现整个跟踪算法的核心代码）、特征提取模块（从视频帧中提取目标特征的子程序）、聚类算法（实现自适应聚类过程）、Boosting算法（包含特征权重更新的代
这篇文章主要探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在保证性能方面的应用 以下是文章的主要内容和结构：
07-08
内容概要：本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法，结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想，解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛，还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外，书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题，并提出了新的冗余解析方法，验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群：研究生及以上学历的研究人员，特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标：①研究非线性系统的最优控制问题，特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下；②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题；③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用；④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明：本书分为七章，每章内容相对独立，便于读者理解。书中不仅提供了理论分析，还通过实际应用（如欠驱动船舶、冗余机械臂）验证了所提方法的有效性。此外，作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
[课程设计]基于plc的变频器液位控制设计.doc
最新发布
07-09
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操作系统试题及答案.doc
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软件工程试题与答案.doc
07-08
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朝阳县鑫顺达铁选厂环保管理机构网络图.doc
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应用软件管理规范.doc
07-08
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网络商城策划书.doc
07-08
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计算机二级C语言笔试试卷.doc
07-08
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【Python编程】JSON数据处理：Python内置与第三方库实现JSON编码解码功能详解
07-08
内容概要：本文详细介绍了Python中JSON的使用方法，包括如何利用Python内置的`json`库进行JSON对象的编码和解码操作。文章首先解释了JSON作为一种轻量级数据交换格式的基本概念及其易读性特点。接着重点讲解了`json`库中的两个核心函数：`json.dumps`用于将Python对象编码为JSON字符串，`json.loads`则用于将JSON字符串解码为Python对象，并提供了具体的参数配置与使用示例。此外，还列出了Python原始类型与JSON类型的对应关系表，便于开发者理解和掌握不同类型之间的转换规则。最后简要介绍了第三方库`Demjson`，包括其安装方法以及`encode`和`decode`函数的具体用法，为用户提供更多的选择和灵活性。 适合人群：对Python编程有一定了解，尤其是正在学习或工作中涉及到数据交换和序列化的开发者。 使用场景及目标：①掌握Python内置`json`库的使用方法，能够熟练地进行JSON格式的数据编码与解码；②理解Python与JSON类型之间的映射关系，确保数据在不同系统间的正确传递；③了解并尝试使用第三方库`Demjson`，以便在特定情况下获得更好的功能支持。 其他说明：对于初学者来说，建议先从Python内置的`json`库入手，熟悉基本的编码解码操作后，再考虑探索如`Demjson`这样的第三方库以扩展技能。同时，由于JSON是跨平台通用的数据格式，学习这部分内容有助于提高解决实际问题的能力。
python4delphi-master (2).zip
07-08
【实例简介】python4delphi-delphi调用python代码控件 delphi调用python代码控件，可以在delphi环境下，调用python代码,...git下载的 python4delphi 直接 install 会报各种错误，这里已修改好了 ，并附上简单使用说明 delphi7 python3.4.3测试正常，delphi其他版本未测试
这篇文章主要探讨了可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）领域的最新进展，特别是深度学习模型的解释、解释和可视化 以下是文章的主要内容总结：
07-08
内容概要：本文档《Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning》由多位国际知名学者合编，旨在探讨深度学习模型的可解释性问题。书中涵盖了四种主要类型的解释方法：解释学习到的表示（如神经元或神经元组的作用）、解释单个预测（如热图展示输入图像中对模型决策至关重要的像素）、解释模型行为（如识别不同的预测策略）以及解释模型的整体性能。此外，还讨论了透明度在不同应用场景下的挑战与潜在风险，强调透明度并非总是有利，并探讨了在多智能体系统、隐私保护、经济学等领域中透明度可能带来的负面影响。 适合人群：从事机器学习、深度学习研究的专业人士，尤其是关注模型解释性和透明度的研究人员和工程师。 使用场景及目标：①帮助研究人员理解深度学习模型内部的工作机制，包括神经网络中各个组件的功能及其相互作用；②为开发者提供工具和方法，用于验证和改进模型的预测能力，提高系统的可信度；③引导从业者思考透明度的实际意义及其在特定环境下的应用局限性。 其他说明：本书不仅提供了理论性的分析，还结合了大量的实际案例和技术细节，有助于读者深入理解可解释性AI的概念及其重要性。同时，书中也提到了一些未来的研究方向，鼓励读者探索新的解释方法和技术。
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